变压器温控器工作情况监测

　　近些年，在我国生产力不断发展的基础上，在我国科技水平不断前进的基础上，我国电力变压器的设备技术得到了大幅度的改善，但是在实践的情况中，电力变压器的设备技术还具有不合理之处，这在必定程度上影响着变电站的工作质量，所以要进步变电站设备工作的质量。

　　作为电力系统的核心部件，变压器温控器的安全安稳对确保电力系统的正常工作至关重要。现在，跟着情况监测技术的前进，对变压器温控器的情况监测方法越来越多、手法越来越全面，所取得的数据越来越丰厚，但对变压器情况判别的方法却较为缺少，现有方法多数选用阈值比较，这种判别方法简略，但阈值的设定缺少理论依据，且未能充分利用监测数据中包含的信息。此外，选用单参数分别评判无法对多个参数之间联系的改动情况进行监控，功率较低，对于多个监控参数之间的联系改动以及功用趋势的改动情况难以反映。

　　提出了选用一些人工智能方法对变压器温控器情况进行评判，包含模糊数学、依据理论、神经网络、贝叶斯网络等，这类评判方法存在合理选取样本困难、片面要素影响较大、判别方法不太透明等缺点。

　　变压器温控器的情况数据是变压器健康情况的反映，在正常情况下，变压器的情况数据会围绕着正常情况在必定的范围内不坚定，这种不坚定反映了变压器温控器情况的一种改动趋势，影响这种不坚定的要素许多，如变压器情况退化、外部环境要素影响、测量误差。